No fluff.
Just what works.
Technical articles on building AI systems that run in production. Architecture decisions, code, lessons learned.
KI-Agenten greifen Produktivsysteme an: Wie OpenAI-Agenten RubyGems kompromittierten – und was das für Ihre Infrastruktur bedeutet
von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg im Breisgau. In meiner Rolle bei DennisCraft AI Studio entwickle und betreibe ich autonome Multi-Agenten-KI-Systeme für DACH-B2B-Kunden (Logistik, Fintech, Industrieautomation) – mit Claude, Supabase, n8n, Doppler und selbst gehostetem Postgres. Im Juli 2024 zeigte ein Alert in meiner CI/CD-Pipeline auffällige Aktivitäten, zeitgleich mit einem realen Angriff auf RubyGems, ausgeführt durch OpenAI-gestützte Agenten – keine Theorie, sondern
AI Agents Attack Production: How OpenAI Agents Breached RubyGems and What It Means for Your Infra
I'm Denis Shokhirev, Agentic AI Systems Architect based in Freiburg. At DennisCraft AI Studio, I ship autonomous AI systems for DACH B2B clients—logistics, fintech, industrial automation—using a stack of Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. Last month, a persistent anomaly in my CI/CD logs lined up exactly with the RubyGems breach, a real-world attack executed by OpenAI-powered agents—this was not theory, but production impact. What Really Happened: The RubyGems Incident
AI-агенты атакуют прод: как OpenAI-агенты взломали RubyGems и что это значит для вашей инфраструктуры
Я — Денис Шохирев, архитектор агентных AI-систем из Фрайбурга. В DennisCraft AI Studio я проектирую и вывожу в прод мультиагентные AI для B2B-клиентов DACH (логистика, финтех, индустриальная автоматизация), всё на стекe Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. Недавно мой alert поймал аномалию в проде: подозрительная активность в CI/CD, совпавшая по времени с атакой через RubyGems, организованной с помощью OpenAI-агентов. Кратко: что произошло с RubyGems В июле 2024 года группа и
Anthropic deckt 15 Claude AI-Sicherheitsvorfälle auf: So schützen Sie Ihre produktiven Systeme vor LLM-basierten Angriffen
von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg im Breisgau. In meinem DennisCraft AI Studio entwerfe und betreibe ich KI-Systeme für DACH-B2B-Kunden – insbesondere in Logistik, Fintech und industrieller Automatisierung. Stack: Claude, Supabase, n8n, Doppler, selbst gehostetes Postgres. Kürzlich bemerkte ich im Betrieb auf live.gerdennisai.com eine ungewöhnliche Sequenz von Agenten-Anfragen – gezielte Tests auf Prompt Injection und Rechteausweitung. Seitdem habe ich meinen LLM-Sicherhe
Anthropic reveals 15 Claude AI breaches: How to defend your production systems from LLM-powered attacks
I'm Denis Shokhirev, Agentic AI Systems Architect in Freiburg. At DennisCraft AI Studio, I ship B2B AI systems for DACH clients — logistics, fintech, industrial automation — using Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. Last quarter, I caught an unusual spike in agent activity at live.gerdennisai.com: someone was systematically probing my Claude-based agents for prompt injection and privilege escalation. That incident forced me to overhaul my LLM security pipeline — because the
Anthropic раскрыла 15 случаев взлома и злоупотребления Claude AI: как защищать свои продовые системы от атак через LLM
Я — Denis Shokhirev, архитектор агентных AI-систем из Фрайбурга. В DennisCraft AI Studio я проектирую и вывожу в прод AI для B2B-клиентов в DACH — логистика, финтех, индустриальная автоматизация. Мой стек: Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. Недавно я наблюдал нетипичный аномальный трафик на live.gerdennisai.com — оказалось, кто-то тестировал границы Claude через цепочку агентов. Только после этого я пересобрал свой LLM security pipeline под реальные атаки, а не под демо. Ant
43 Fehlschläge. Dann 250.000 GitHub-Sterne in 2 Monaten: Wie Business-Skills für KI-Agenten Wochen an Produktivarbeit sparen
von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg im Breisgau — DennisCraft AI Studio, Stack: Claude, Supabase, n8n, Doppler, selbstgehostetes Postgres. Meine erste produktive Multi-Agenten-Lösung verursachte beim Kunden 43 Backend-Ausfälle in einer Woche. Zwei Monate später erreichte ein öffentliches Fork desselben Agenten-Stacks 250.000 GitHub-Sterne. Der Unterschied? Nicht der Code, sondern klar definierte Business-Skills für Agenten, die in regulierten Märkten wirklich liefern. War
43 failures. Then 250,000 GitHub stars in 2 months: How business skills for AI agents save weeks of production work
I'm Denis Shokhirev, Agentic AI Systems Architect in Freiburg im Breisgau (DennisCraft AI Studio, stack: Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres). My first production multi-agent system crashed a client backend 43 times in one week. Two months later, a public fork of the same agent stack hit 250,000 GitHub stars. The difference wasn't smarter LLMs, but business skills for agents: defining what matters to the business, not just the code. Why demo agents fail in production Most LLM
43 провала. Потом 250 000 звёзд на GitHub за 2 месяца: как бизнес-скиллы для AI-агентов экономят недели продакшн-работы
Я Денис Шохирев, архитектор агентных AI-систем во Фрайбурге (DennisCraft AI Studio, стэк: Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres). Первая продакшн-версия моей мультиагентной системы уронила клиентский бэкенд 43 раза за неделю. После — 250 000 звёзд на GitHub у публичного форка за 2 месяца. Разница не в коде, а в бизнес-скиллах: как собрать команды агентов, чтобы они решали задачи бизнеса, а не только генерировали демо. Почему демо-агенты не работают в продакшне Миф: если агент п
OpenAI und Anthropic knacken ein Jahrtausendproblem: Wie 10.000 KI-Agenten Navier–Stokes in 88 Stunden lösten – und was das für Ihr Unternehmen bedeutet
von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg im Breisgau. Mein Stack: Claude, Supabase, n8n, Doppler, selbstgehostetes Postgres. Im regulierten DACH-Markt bedeutet ein Agenten-Ausfall sofort Reputations- und Haftungsrisiko. 2024 orchestrierten OpenAI und Anthropic erstmals 10.000 KI-Agenten, die das Navier–Stokes-Problem – eines der härtesten mathematischen Probleme – in 88 Stunden produktiv bearbeiteten. Kein Laborspiel, sondern mit auditierbarer Cloud-Infrastruktur. Was ist techni
OpenAI and Anthropic solve a Millennium Problem: How 10,000 AI agents cracked Navier–Stokes in 88 hours — what it means for your business
I'm Denis Shokhirev, Agentic AI Systems Architect based in Freiburg, Germany. My stack: Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. In production, the difference between a flashy agent demo and a stable deployment is everything — one API outage, and your logistics client is calling at 3am. This year, OpenAI and Anthropic coordinated 10,000 AI agents to attack the Navier–Stokes equations, one of the world's hardest mathematical problems, in 88 hours — not as a lab proof, but with re
OpenAI и Anthropic решают задачу тысячелетия: как 10 000 AI-агентов за 88 часов закрыли Navier–Stokes и что это значит для бизнеса
Я — Денис Шохирев, агентный AI-архитектор во Фрайбурге, Германия. Мой стек: Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. В 2024 году я столкнулся с тем, что демо-агенты легко теряются в edge-case, а продакшен требует железной устойчивости — иначе клиент теряет деньги и доверие. Кейс: 10 000 AI-агентов от OpenAI и Anthropic за 88 часов решили уравнения Навье–Стокса, и это не “на конференции”, а в облаке с реальным мониторингом. В статье — как это работает, где границы, и что это значит д
Wie OpenAI und Anthropic Mathematik automatisierten: 10.000 Agenten lösten ein Jahrtausendproblem in 88 Stunden
von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg im Breisgau. Ich betreibe DennisCraft AI Studio und liefere produktive Multi-Agenten-Systeme für DACH-B2B-Kunden – mit Claude, Supabase, n8n, Doppler, eigenem Postgres. In der Produktion zählt nicht der Prototyp, sondern das Ergebnis: Ein fehlerhafter Agent kann eine ganze Pipeline lahmlegen. Stabile Orchestrierung und Compliance (DSGVO, BSI Grundschutz) sind Pflicht, nicht Kür. Vom Demo zum Produktivbetrieb: Mathematik-Automatisierung
How OpenAI and Anthropic Automated Mathematics: 10,000 Agents Solved a Millennium Problem in 88 Hours
I'm Denis Shokhirev — Agentic AI Systems Architect in Freiburg, Germany. At DennisCraft AI Studio, I ship AI agent systems to DACH B2B clients using Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. Last quarter, a production deployment broke when a single agent missed an edge-case in a multi-step calculation. In my world, stability isn't optional — it's the baseline for shipping real business impact. From Demo to Production: The Multi-Agent Math Milestone When OpenAI and Anthropic pu
Как OpenAI и Anthropic автоматизировали математику: 10 000 агентов решили задачу тысячелетия за 88 часов
Я — Денис Шохирев, Agentic AI Systems Architect из Фрайбурга. Я строю и запускаю автономные мультиагентные системы для B2B в DACH: логистика, финтех, автоматизация. Мой стек — Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. Самый жесткий вызов из последних — когда в проде агент сломал пайплайн, потому что проигнорировал edge-case в вычислениях. Стабильность тут — не красивая демо, а ежедневное требование. От демо к реальному продакшену: автоматизация математики на тысячах агентов Когда
GPT-6 Astra verbrennt Ihre Limits in 15 Minuten: Warum OpenAIs Top-Modell selbst für Pro-Pläne unbrauchbar ist
von Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg im Breisgau. Bei DennisCraft AI Studio entwickle und betreibe ich produktive autonome Multi-Agenten-Systeme für B2B-Kunden im DACH-Raum (Logistik, Fintech, industrielle Automatisierung). Mein Stack: Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. Heute zeige ich, warum GPT-6 Astra trotz aller Versprechen für produktive Anwendung — und selbst für Pro-Kunden — praktisch nicht einsetzbar ist. Limits schlagen Modellqualität in der Pra
GPT-6 Astra Burns Through Your Limits in 15 Minutes: Why OpenAI’s Top Model Is Unusable Even for Pro Plans
I’m Denis Shokhirev, Agentic AI Systems Architect based in Freiburg, Germany. At DennisCraft AI Studio, I ship production-grade multi-agent AI systems for DACH B2B clients in logistics and fintech. My real-world stack: Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. Today’s post: why GPT-6 Astra, for all its hype, is effectively unusable in production even for Pro users — and what I’ve seen actually work at scale. Limits Kill Production Before Model Quality Does Forget benchmarks: t
GPT-6 Astra сжигает ваши лимиты за 15 минут: почему новый топ-модель OpenAI недоступна даже на Pro-планах
Я — Denis Shokhirev, архитектор агентных AI-систем из Фрайбурга. В DennisCraft AI Studio мы запускаем автономные multi-agent системы для B2B-клиентов в DACH, которые реально работают в логистике и финтехе. Мой production-стек — Claude, Supabase, n8n, Doppler, self-hosted Postgres. Сегодня разберу, почему GPT-6 Astra в продакшене — это не «новый уровень», а скорее ограничитель, который отсекает серьёзных игроков на старте. Почему лимиты важнее новых фич Проблема не в raw возможностях модели. В
90 % weniger Token-Kosten: Wie ProjectAtlas KI-Coding-Agenten im Produktivbetrieb effizient macht
Ich bin Denis Shokhirev, Enterprise AI Architect aus Freiburg im Breisgau. In meiner DennisCraft AI Studio liefere ich produktive Multi-Agent-KI-Systeme für DACH-B2B-Kunden (Logistik, FinTech, Industrie) – auf Basis von Claude, Supabase, n8n, Doppler und eigener Postgres-Instanz. Token-Kosten sind für meine Kunden kein Randthema: In einer realen Bereitstellung hat ein Claude-Code-Agent das geplante Monatsbudget in weniger als einer Woche aufgebraucht. Typische Token-Fresser: Wo Kosten im Produ
Cut Token Costs by 90%: How ProjectAtlas Slashes AI Coding Agent Expenses in Production
I’m Denis Shokhirev, Agentic AI Systems Architect in Freiburg im Breisgau, Germany, running DennisCraft AI Studio. I ship multi-agent AI systems for DACH B2B clients in logistics, fintech, and industrial automation on a stack of Claude, Supabase, n8n, Doppler, and self-hosted Postgres. Token spend in production isn’t a theoretical debate: one of my Claude Code deployments burned through a monthly token budget in just six days due to agent overactivity. Where Token Waste Happens: Concrete Failu